📌ИИ осваивают в первую очередь высокооплачиваемые профессии

На днях одновременно опубликованы 2 исследования, с разных сторон описывающие, как ИИ распределяется между профессиями.

Опрос Financial Times и компании Focaldata, охвативший 4 000 работников в США и Великобритании, и отчёт Anthropic, основанный на ответах 81 000 пользователей Claude, во многом пересекаются.

По данным FT, более 60% наиболее высокооплачиваемых работников используют ИИ ежедневно - против лишь 16% среди низкооплачиваемых.

Юристы, бухгалтеры и IT-специалисты обращаются к этим инструментам примерно одинаково вне зависимости от стажа, но значительно чаще, чем их коллеги из менее квалифицированных групп в тех же отраслях, например кассиры, кладовщики и операторы поддержки.

Anthropic добавляет к этим наблюдениям данные о том, как технологию воспринимают те, кто непосредственно пользуется ИИ.

В профессиях, где Claude выполняет значительную долю задач, сотрудники чаще опасаются сокращений: программисты переживают заметно сильнее, чем, например, учителя начальной школы.

Наибольший прирост производительности заявляют работники высокооплачиваемых должностей, но часть низкооплачиваемых (от оператора колл-центра до курьера, запустившего онлайн-магазин) также сообщают об ощутимом ускорении работы.

🟡Оба исследования фиксируют уязвимое положение молодых специалистов.

FT выяснил, что самыми активными пользователями ИИ оказались не студенты, а работники около 30 со сложившимся профессиональным опытом. Эксперты полагают, что модели лучше раскрываются в руках тех, у кого уже есть экспертиза.

Опрос Anthropic указывает в ту же сторону: сотрудники на ранних этапах карьеры заметно чаще говорят об угрозе замещения, а о личной выгоде от ИИ сообщают 60% из них против 80% среди старших коллег.

И FT, и Anthropic отмечают опасение, что часть задач, на которых прежде учились начинающие работники, теперь делегируется ИИ более опытными сотрудниками.

Воронка найма для начинающих сужается, нарабатывать базу негде.

Означают ли эти данные устойчивое социальное расслоение или временную асимметрию, характерную для начала любой технологической волны, - в этом мнения аналитиков расходятся.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic отчиталась о причинах падения качества ответов в Claude Code

Компания опубликовала разбор месячной деградации Claude Code, Agent SDK и Cowork. К падению качества привели 3 независимых изменения, наложившихся друг на друга. На API инциденты не распространялись.

Первое - 4 марта дефолтную глубину ризонинга в Claude Code снизили с high до medium ради скорости отклика. Откатили 7 апреля. Второе - баг в кешировании: вместо разовой очистки старого контекста в долгих сессиях алгоритм затирал историю рассуждений модели при каждом новом запросе. Модель теряла нить, повторялась, путалась в инструментах. Исправили 10 апреля. Третье - правка системного промпта с жёстким лимитом на длину ответа ударила по генерации кода. Откатили 20 апреля.

Все фиксы вошли в свежий релиз v2.1.116. Лимиты использования для всех подписчиков обнулили. Anthropic пообещала ужесточить тестирование системных промптов и перевести сотрудников на публичные сборки вместо внутренних.
anthropic.com

✔️ Сингапур превратился в тихую гавань для ИИ

ИИ-компании переносят в Сингапур бизнес и интеллектуальную собственность, чтобы не зависеть от геополитического давления США и Китая. В стране уже работают OpenAI, к запуску готовится офис Anthropic.

Для китайских стартапов переезд - способ вывести технологии из-под юрисдикции Пекина и обойти экспортные ограничения. Американским компаниям Сингапур решает кадровую задачу: США тормозят найм иностранцев через H-1B, тогда как сингапурские власти выдают рабочие визы IT-специалистам за несколько дней.

Нейтральный статус начинает размываться. США и Китай перекрывают обходные маршруты для технологий через такие юрисдикции. Пекин уже ограничивает выезд фаундерам проектов, переехавших в Сингапур.
reuters.com

✔️ OpenAI выложила в открытый доступ тесты для мониторинга CoT

OpenAI опубликовала набор тестов, которые измеряют, насколько хорошо одна модель может отследить проблемное поведение другой по её цепочке рассуждений до финального ответа.

В наборе 13 проверок: реакция на подмену вводных, попытки взлома наград, обход правил безопасности на этапе рассуждения и другие сценарии.

Эти тесты OpenAI применяла при оценке GPT-5.4 Thinking. На сценариях скрытого недоброжелательного поведения ИИ-агента монитор детектирует почти 100% случаев.
OpenAI на Github

✔️ Xiaomi запустила бесплатное бета-API для TTS-моделей MiMo 2.5

Вслед за недавним релизом языковой модели, Xiaomi открыла доступ к семейству синтеза речи MiMo 2.5. Заявлены английский и китайский языки плюс несколько региональных диалектов. Эмоциональным окрасом речи управляют промпты на естественном языке . Для пауз, вздохов и смеха предусмотрены отдельные звуковые теги.

В серии три модели. Базовая MiMo-V2.5-TTS - генерация голоса с режимом пения. VoiceDesign создаёт голос по текстовому описанию — пол, возраст, акцент, характер диктора, без аудиореференса. VoiceClone делает клонирование по короткому образцу: копирует тембр, интонации, ритм и характерные паттерны дыхания спикера.

На время публичной беты доступ к API бесплатный. Попробовать можно в MiMO Studio.
xiaomi.com

✔️ Канадская Cohere поглощает немецкий стартап Aleph Alpha

Aleph Alpha - стартап, который называли главным европейским конкурентом OpenAI. Объединённая компания с двумя штаб-квартирами займётся суверенным ИИ для госсектора, финансов и медицины. Хостинг и вычислительные мощности для моделей Cohere предоставит немецкий облачный провайдер STACKIT.

Сделка ставит точку в попытках Aleph Alpha создать независимую европейскую LLM. Не выдержав гонки бюджетов с американскими гигантами, прошлой осенью стартап свернул обучение базовых моделей.

Компания пыталась сменить бизнес-модель, но после волны сокращений и недавнего ухода из стартапа его основателя, продажа активов канадским конкурентам стала единственным выходом для бывшей главной ИИ-надежды Германии.
ft.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Гайд по промптингу GPT-5.5: старые промпты придётся переписать.

GPT-5.5 отличается от GPT-5.2 или GPT-5.4 в части промптнинга. Миграцию OpenAI советует начинать с минимального промпта, который решает задачу, и только потом донастраивать reasoning effort, описания инструментов и формат вывода.

GPT-5.5 рассуждает эффективнее предшественников, поэтому сначала стоит проверять уровни «low» и «medium», а к более высоким тянуться только при необходимости.

Старые промпты часто расписывают процесс шаг за шагом: прежним моделям требовались подробные инструкции. Для GPT-5.5 это сужает пространство поиска и как следствие даст механические ответы.

OpenAI предлагает прописывать целевой результат, критерии успеха, ограничения и доступный контекст, а как добраться до результата, модель решит сама.

Слова «ALWAYS» и «NEVER» советуют беречь для настоящих инвариантов: правил безопасности и обязательных полей вывода. Для остального - правила и явные ограничители, чтобы модель не зацикливалась в бесконечных лупах.

Рекомендованная структура промпта открывается ролью и контекстом, дальше идут Personality, Goal, Success criteria, Constraints, Output и Stop rules.

Внутри блока Personality гайд просит разделять 2 измерения: как ассистент звучит (тон, формальность, юмор) и как он работает - когда уточнять, когда делать допущения и как обходиться с неопределённостью.

Поведение при поиске и цитировании

OpenAI вводит понятие retrieval budgets: один широкий поиск по коротким ключевым словам, повторный - только если не хватает фактов, нужен конкретный документ или пользователь просил исчерпывающий обзор.

Для презентаций и маркетинговых текстов руководство рекомендует чётко делить утверждения: где нужны источники, а где можно писать свободно.

Для стриминговых интерфейсов гайд предлагает preambles — короткие пользовательские апдейты в одно-два предложения перед первым вызовом инструментов. Они не ускоряют модель, но заметно сокращают воспринимаемую задержку.

Переписывать всё вручную не обязательно. OpenAI опубликовала собственный Skill для Codex и других кодинг-агентов - он применяет правила нового гайда одной командой.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌OpenAI опубликовала декларацию принципов разработки ИИ

Сэм Альтман сформулировал декларацию намерений, в котором изложены 5 принципов, которым OpenAI будет придерживаться на пути к AGI.

🟡Демократизация

Первый принцип сформулирован как противодействие концентрации возможностей ИИ "в руках немногих".

OpenAI считает, что ключевые решения о технологии должны приниматься через демократические процедуры, а не только лабораториями.

🟡Расширение возможностей

Компания верит, что ИИ может помочь каждому достичь своих целей, больше узнать, быть счастливее и следовать своим мечтам, и что общество в целом выиграет от этого.

🟡Всеобщее процветание

Связывается с масштабным наращиванием вычислений и удешевлением инфраструктуры; этим, по мнению компании, объясняются её крупные расходы на вычислительные мощности при относительно скромной выручке.

🟡Устойчивость

Предполагает совместную работу с правительствами и другими разработчиками ИИ для противодействия рискам, в том числе биологическим и киберугрозам. OpenAI допускает периоды, когда понадобится сотрудничество с государствами и международными агентствами, чтобы убедиться, что серьёзные проблемы безопасности решены, прежде чем двигаться дальше.

🟡Адаптивность

Последний принцип фиксирует готовность пересматривать позиции по мере развития технологии.

В качестве иллюстрации OpenAI ссылается на собственный опыт с моделью GPT-2: в 2019 году компания отказалась сразу публиковать её веса, опасаясь общественных последствий, позднее эти опасения она сама назвала неоправданными, но именно они привели к стратегии «итеративного развёртывания».

Отдельно OpenAI признаёт, что стала значительно более крупной силой в мире, чем несколько лет назад и обещает прозрачность в случае изменения принципов.

"В будущем возможны периоды, когда нам придётся пожертвовать частью расширения возможностей ради большей устойчивости".

Публикация вышла на фоне продолжающейся в индустрии дискуссии о том, насколько безопасно ускорять разработку ИИ и кто должен принимать решения о пределах допустимого.

Часть бывших сотрудников OpenAI ранее публично выражала сомнения в соответствии действий компании её декларациям; отдельные критики указывали на коммерциализацию структуры, изначально созданной как некоммерческая.

Сама OpenAI пишет, что заслуживает пристального внимания и критики и обещает делать выводы и корректировать курс.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI и Microsoft пересмотрели условия партнёрства

Главных изменений два: OpenAI больше не обязана работать только через Azure, а из контракта убрали пункт, по которому права Microsoft на интеллектуальную собственность стартапа аннулировались с появлением AGI.

OpenAI сможет распространять продукты через любые облака. Azure остаётся приоритетом для первых релизов, но без эксклюзива. Microsoft взамен получила неэксклюзивную лицензию на модели OpenAI до 2032 года (без AGI-оговорки, которая раньше могла её обнулить).

Финансовая часть тоже переписана. Microsoft перестаёт отчислять OpenAI 20% выручки от продажи моделей через Azure. OpenAI продолжит делиться доходами с Microsoft, но только до 2030 года и с потолком по общей сумме выплат. Совместные проекты по ЦОДам, чипам и кибербезопасности компании сохраняют.
openai.com

✔️ США разворачивают кампанию против китайских ИИ-компаний

Госдеп разослал в посольства по всему миру указание предупреждать иностранных партнёров о рисках использования моделей DeepSeek, MoonshotAI и MiniMax. По версии Вашингтона, эти стартапы обучили свои модели на ответах американских флагманских LLM через дистилляцию.

Механика претензии такая: китайские разработчики прогоняют запросы через закрытые модели и используют сгенерированные ответы как обучающую выборку для обучения своих. Это позволяет получать сопоставимое качество без затрат на полноценный R&D.

Пекин и сами компании обвинения отвергают. DeepSeek настаивает, что обучается на открытых данных веба, а не на синтетике с чужих API.
reuters.com

✔️ Новый виток дефицита GPU: облака ужесточают условия аренды

Microsoft, Amazon и другие крупные облачные провайдеры резервируют GPU-кластеры под внутренние задачи и ключевых партнёров уровня OpenAI. Менеджеры Microsoft Azure ожидают, что очередь на аренду ускорителей продержится как минимум до конца 2026 года.

За полгода цены на вычисления выросли на 25–30%. Облака отказываются от краткосрочных сделок и переводят клиентов на контракты от 1 до 3 лет. Microsoft ввела трёхуровневую систему распределения: гарантированные мощности получают только клиенты Tier 1, остальным предлагают долгосрочные контракты на аренду от 1000 GPU с многомиллионным чеком.

Переподписка по рынку растёт: у Lightning AI объём заявок превышает доступные карты в 10 раз. Венчурные фонды в ответ начинают формировать общие вычислительные пулы для своих портфельных компаний.
theinformation.com

✔️OpenAI предлагает $25 000 за джейлбрейк биозащиты в GPT-5.5.

Компания запустила программу Bio Bug Bounty - проверку устойчивости GPT-5.5 к джейлбрейкам в области биобезопасности. Участникам предлагается найти универсальный промпт, который заставит модель ответить на 5 закрытых вопросов по биобезопасности в обход модерации.

Главный приз $25 000 уйдёт первому, кто получит ответы на все 5 вопросов в рамках одной сессии. За частичный обход тоже заплатят. Тестирование пройдет в десктопной версии Codex.

Программа закрытая: нужно пройти отбор и подписать NDA. К участию приглашают ИБ-специалистов, исследователей и экспертов по биобезопасности. Заявки принимают до 22 июня.
openai.com

✔️ Пекин отменил покупку Manus и потребовал отката сделки

Государственный комитет по развитию и реформам КНР запретил офису Цукерберга покупку Manus. Сторонам приказано расторгнуть контракт и вернуть активы в состояние до начала сделки.

Manus юридически оформлен в Сингапуре, но основан китайской командой и разрабатывался в Китае. После закрытия сделки, покупатель планировал свернуть присутствие Manus на китайском рынке.

Юридический откат не означает реальный возврат технологий. Акции можно перераспределить, данные - удалить или заморозить. Но основная ценность стартапа - это команда, опыт работы с моделями и архитектурные решения. Если они уже переданы и интегрированы в новую инфраструктуру, извлечь их обратно невозможно.

Решение Пекина бьёт по типовой схеме релокации, через которую китайские ИИ-команды выводят активы в Сингапур и продают их американскому бигтеху.
zfxxgk.ndrc.gov.cn

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ В Claude Code "подорожал" Opus

Для доступа к Opus в Claude Code теперь необходимо активировать подписку на Claude Pro и приобрести дополнительный объём использования.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 ChatGPT превзошёл лучших абитуриентов на вступительных экзаменах в японские ВУЗы

Японский ИИ-стартап LifePrompt, газета Nikkei и сеть школ Kawai Juku провели эксперимент, в результате которого ChatGPT набрал на вступительных экзаменах 2-х ведущих университетов Японии баллы выше результатов лучших абитуриентов этого года.

Тестирование проводилось на модели ChatGPT 5.2 Thinking. Задания передавались в виде изображений, а сочинения и развёрнутые ответы оценивали преподаватели школы Kawai Juku.

На самом популярном направлении Токийского университета - медицинском, ИИ опередил лучшего из поступивших на 50 баллов и получил максимальный результат по математике.

По гуманитарному блоку чат-бот набрал 452 балла из 550 (лучший показатель среди абитуриентов был 434), а по естественным наукам - 503 из 550 (против 453 у кожаных).

Недобрал GPT 5.2 только внезапно по английскому языку (90%) и всемирной истории (25%).

На экзаменах Киотского университета чат-бот набрал 771 балл на юридическом факультете (наивысший балл у людей - 734) и 1 176 баллов на медицинском (против 1 098 у лучшего поступившего абитуриента).

LifePrompt проводит подобное тестирование 3-й год подряд.

🟠В 2024-м модель ChatGPT 4 не смогла преодолеть минимальный проходной балл Токийского университета.

🟠В 2025-м версия o1 впервые прошла этот порог.

🟢В этом году заявленные результаты впервые превысили показатели людей.

Глава Японского общества искусственного интеллекта, профессор Университета Кэйо Сатоси Курихара прокомментировал результаты скептически.

"Подобно тому как калькулятор считает быстрее и точнее человека, для ИИ закономерно набирать высокие баллы", — сказал учёный, добавив, что нынешние вступительные экзамены требуют пересмотра.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml